Dokter Spesialis

Dokter Spesialis

* Sumber: Profil Daerah Kabupaten & Kota Jilid 1-4, Kompas, 2004 1,6,7,8

1. t-test

Pada analisis bivariat tampak pada p<0,05, Selanjutnya, Gambar 1 memperlihatkan nama sejumlah variabel bebas yaitu: faktor Human

kota-kota dengan rasio dokter spesialis dengan Developmen Index, % melek huruf, % penduduk jumlah penduduk yang sudah cukup (=6 dokter miskin, jumlah kematian balita, kepadatan spesialis/100.000). Dari 33 sampel penelitian dengan penduduk, % angka beban, life expectancy dan dokter spesialis cukup diketahui berstatus jumlah kematian ibu bersalin berhubungan dengan kotamadia atau kota besar. Temuan ini memberikan

Gambar 1. Nama Kota Dengan Rasio Dokter Spesialis ³ ³ ³ ³ ³

6 per 100.000 Penduduk

Jurnal Manajemen Pelayanan Kesehatan, Vol. 09, No. 3 September 2006 l 149

Yaslis Ilyas: Determinan Distribusi Dokter Spesialis di Kota/Kabupaten Indonesia

Tabel 5. Uji T-Test Faktor-Faktor Yang Berhubungan Dengan Distribusi DSP, Analisis Tingkat Kabupaten/Kota, Tahun 2002 (Variabel Kontinyu)

DSP cukup

DSP kurang

Variabel independen

6 per 100.000) (<6 per 100.000)

N=33 N=258 Human Development Index

71,3 65,3 0,000 * % melek huruf

% penduduk miskin

Jumlah kematian balita

Kepadatan penduduk

% angka beban

Life expectancy 68,5 66,3 0,000 * Jumlah kematian ibu bersalin

PDRB per kapita

Jumlah kematian bayi

Pendapatan Asli Daerah (PAD)

Ket: * p<0,05 ; ** p<0,1

distribusi dokter spesialis (Tabel 5). Pada p<0,1, Tabel 6. Distribusi Rerata Dokter Spesialis per 100.000

faktor yang berhubungan dengan distribusi jumlah

Penduduk di Kabupaten dan Kota

dokter spesialis bertambah banyak dengan PDRB

Jenis wilayah

Rerata rasio DSP

per kapita. Dari analisis ini, ditemukan bahwa kota/

Kabupaten 0,8 0,000

kabupaten dengan distribusi dokter spesialis cukup

Kota

mempunyai nilai rerata variabel bebas yang lebih baik dari pada kabupaten/kota dengan distribusi dokter

spesialis yang kurang. COGME Teenth Report 10 maldistribusi dokter spesialis di Indonesia, menyebutkan ciri-ciri daerah yang mempunyai tampaknya sesuai dengan yang dialami oleh negara kekurangan tenaga kesehatan. Ras kulit non white lain baik negara sedang berkembang maupun negara umumnya tinggal di daerah yang kekurangan tenaga maju. 4,5,9 kesehatan. Ciri lainnya adalah daerah miskin. Daerah

yang kekurangan tenaga juga mempunyai status 3. Model Regresi Logistik Distribusi Dokter

kesehatan yang jelek, bahkan amat jelek. Daerah

Spesialis

ini mempunyai prevalen bayi berat badan lahir rendah Sebelum dilakukan analisis model regresi yang tinggi dan angka kesakitan penyakit kronis logistik, dilakukan uji koleniaritas memeriksa yang tinggi.

kemungkinan adanya multikolinieritas antara variabel bebas. Dari hasil uji (lihat lampiran 2), terlihat ada

2. Faktor Karakteristik Wilayah

multikolinearitas antara variabel HDI dengan life ex- Kalau dianalisis distribusi dokter spesialis pectancy (r=0,7). Kemudian dilakukan analisis lebih

berdasarkan variabel independen kota dan lanjut menunjukkan bahwa variabel HDI lebih kabupaten, maka didapatkan distribusi dokter bermakna dibanding life expectancy. spesialis masih menumpuk di perkotaan (Tabel 6).

Tabel 6 memperlihatkan hasil analisis bivariat Tampak, rerata dokter spesialis per 100.000 Odds Ratio (OR) antara sejumlah variabel bebas

penduduk pada daerah perkotaan 8,4, sedangkan dengan distribusi dokter spesialis. Tampaknya, pada daerah kabupaten sebesar 0,8. Artinya, jumlah karaktersitik daerah yang lebih maju (perkotaan) rerata dokter spesialis per 100.000 penduduk di mempunyai dokter spesialis yang jauh lebih besar daerah kotamadia lebih besar 10 kali lipat dari jumlah dari daerah yang kurang maju dalam dalam hal ini rerata dokter spesialis di daerah kabupaten. Kondisi kabupaten.

150 l Jurnal Manajemen Pelayanan Kesehatan, Vol. 09, No. 3 September 2006

Jurnal Manajemen Pelayanan Kesehatan

Tabel 7. Odds Rasio Faktor-Faktor Yang Berhubungan Dengan Distribusi DSP,

Analisis Tingkat Kabupaten/Kota, Tahun 2002

Variabel P OR

1) Human Development Index

Tinggi (>68,65) 0,000 * 32,06 284 Rendah (<68,65)

Rujukan

2) Persentase angka beban

3) Persentase melek huruf

4) Persentase penduduk miskin

Banyak (>24.12%) Rujukan

5) Pendapatan Asli Daerah (PAD)

Rendah (<9.674.672 ribu rupiah)

Tinggi ( > 9.674.672 ribu rupiah)

Rujukan

6) PDRB per kapita

Tinggi (> 3.228.044 rupiah)

Rendah (<3.228.044 rupiah)

Rujukan

7) Kepadatan penduduk

Tinggi (>993,9 jiwa/km2)

Rendah (<993,9 jiwa/km2)

Rujukan

8) Jumlah kematian bayi

Rendah (<9 orang)

Tinggi (°9 orang)

Rujukan

9) Jumlah kematian balita

Rendah (< 11 orang)

Tinggi (> 11 orang)

Rujukan

10) Life expectancy

Tinggi (> 68,9 tahun)

Rendah (< 68,9 tahun)

Rujukan

11) Jumlah kematian ibu bersalin

Rendah (<7 orang)

Tinggi (°7 orang)

Rujukan

Keterangan: * p< 0,05

Selanjutnya, dilakukan analisis logistik regresi, dengan kepadatan peduduk lebih besar mempunyai dengan menggunakan metode forward selection rasio dokter spesialis 21,09 kali lebih tinggi daripada didapatkan model akhir seperti terlihat pada Tabel daerah dengan kepadatan peduduk lebih besar.

7. Hasil analisis ini memberikan informasi bahwa Terakhir, daerah dengan jumlah kematian bayi lebih determinan distribusi dokter spesialis yang cukup kecil mempunyai rasio dokter spesialis 3,10 kali lebih di kota/kabupaten dan signifikan adalah: 1) PDRB tinggi daripada daerah dengan jumlah kematian bayi per kapita tinggi; 2) jumlah kematian bayi rendah, lebih besar. dan 3) kepadatan penduduk tinggi.

Dari hasil analisis ini dapat diketahui secara

Faktor yang berpengaruh sangat besar terhadap jelas bahwa determinan distribusi dokter spesialis distribusi dokter spesialis adalah kepadatan adalah karakteristik daerah perkotaan. Dengan ciri- penduduk karena OR-nya lebih besar, sedangkan ciri sosial maupun ekonomi sebagai berikut: PDRB faktor yang paling kecil pengaruhnya terhadap per kapita tinggi, kepadatan penduduk tinggi dan distribusi dokter spesialis adalah angka kematian jumlah kematian bayi yang rendah. Dokter spesialis bayi. Dari Tabel 7 juga dapat diartikan bahwa daerah cenderung memilih bekerja di daerah perkotaan dengan PDRB per kapita lebih besar mempunyai dengan prospek pendapatan yang lebih baik dan rasio dokter spesialis 10,62 kali lebih tinggi daripada fasilitas sosial yang lebih baik. Hal ini sejalan dengan

daerah dengan PDRB per kapita lebih kecil. Daerah pendapat Egger, dkk 11 : faktor penentu distribusi